高斯PLDA在说话人确认中的应用及其联合估计
本文选题:因子分析 + 总变化因子 ; 参考:《自动化学报》2014年06期
【摘要】:近年来,基于总变化因子的说话人识别方法成为说话人识别领域的主流方法.其中,概率线性鉴别分析(Probabilistic linear discriminant analysis,PLDA)因其优异的性能而得到学者们的广泛关注.然而,在估计PLDA模型时,传统的因子分析方法只更新模型空间,因此,模型均值不能很好地与更新后的模型空间耦合.提出联合估计法对模型均值和模型空间同时估计,得到更为严格的期望最大化更新公式,在美国国家标准与技术局说话人识别评测2010扩展测试数据库以及2012核心测试数据库上,等错率得到一定提升.
[Abstract]:In recent years, speaker recognition based on total change factor has become the mainstream method in the field of speaker recognition. Among them, probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) has attracted wide attention due to its excellent performance. However, in estimating the PLDA model, the traditional factor analysis method only updates the model space, so the model mean is not well coupled with the updated model space. The joint estimation method is proposed to estimate the model mean and model space simultaneously, and a more strict expectation maximization updating formula is obtained, which is based on the extended test database of speaker identification evaluation 2010 and the core test database 2012 of the National Bureau of Standards and Technology. The equal error rate is improved to a certain extent.
【作者单位】: 中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA012503) 国家自然科学基金(10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001,61271426) 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100,XDA06030500) 中科院重点部署项目(KGZDEW-103-2)资助~~
【分类号】:TN912.34
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
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【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 贺前华;王志锋;Alexander I Rudnicky;朱铮宇;李新超;;基于改进PNCC特征和两步区分性训练的录音设备识别方法[J];电子学报;2014年01期
2 李亮;王良;Jin xingYu;冯朝燕;邓明;冯定义;彭莉;刘继红;胡道予;;发表影像学SCI论文常用的统计学方法[J];放射学实践;2014年06期
3 何亮;史永哲;刘加;;联合因子分析中的本征信道空间拼接方法[J];自动化学报;2011年07期
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相关会议论文 前6条
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2 尹聪;白静;龚[,
本文编号:2086675
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